
- •А.В. Аттетков, С.В. Галкин, В.С. Зарубин
- •ПРЕДИСЛОВИЕ
- •Задания для самопроверки
- •ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ
- •Буквы латинского алфавита
- •Буквы греческого алфавита
- •1. ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ
- •1.1. Основные понятия
- •1.2. Некоторые простые примеры
- •1.3. Задачи оптимального проектирования
- •1.4. Задачи оптимального планирования
- •1.5. Классы задач оптимизации
- •Вопросы и задачи
- •2. МЕТОДЫ ОДНОМЕРНОЙ МИНИМИЗАЦИИ
- •2.1. Предварительные замечания
- •2.3. Оптимальный пассивный поиск
- •2.4. Методы последовательного поиска
- •2.5. Сравнение методов последовательного поиска
- •2.6. Методы полиномиальной аппроксимации
- •2.7. Методы с использованием производных
- •Вопросы и задачи
- •3. МИНИМИЗАЦИЯ ВЫПУКЛЫХ ФУНКЦИЙ
- •3.2. Выпуклые функции
- •3.4. Условия минимума выпуклых функций
- •3.5. Сильно выпуклые функции
- •ф{t) = (grad/(а; + th), h)
- •3.6. Примеры минимизации квадратичных функций
- •3.7. Минимизация позиномов
- •Qj = '%2aijci = Q> J = !.*»•
- •Вопросы и задачи
- •4. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ БЕЗУСЛОВНОЙ МИНИМИЗАЦИИ
- •4.1. Релаксационная последовательность
- •4.2. Методы спуска
- •4.4. Минимизация квадратичной функции
- •4.5. Сопряженные направления спуска
- •5. АЛГОРИТМЫ МЕТОДОВ ПЕРВОГО И ВТОРОГО ПОРЯДКОВ
- •|iufc|
- •5.3. Метод Ньютона
- •5.4. Модификации метода Ньютона
- •5.5. Квазиньютоновские методы
- •Вопросы и задачи
- •6. АЛГОРИТМЫ ПРЯМОГО ПОИСКА
- •6.1. Особенности прямого поиска минимума
- •6.2. Использование регулярного симплекса
- •6.4. Циклический покоординатный спуск
- •6.5. Метод Хука — Дживса
- •Щ + bjej,
- •6.6. Методы Розенброка и Пауэлла
- •Вопросы и задачи
- •7. АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
- •7.2. Минимизация при ограничениях типа равенства
- •7.4. Седловая точка функции Лагранжа
- •7.5. Двойственная функция
- •7.6. Геометрическое программирование
- •Вопросы и задачи
- •8. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
- •8.1. Метод условного градиента
- •8.2. Использование приведенного градиента
- •8.5. Метод проекции антиградиента
- •СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
- •ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •Математика в техническом университете Выпуск XIV
- •Аттетков Александр Владимирович Галкин Сергей Владимирович Зарубин Владимир Степанович
- •МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ
калиталовложениям или количеству используемых ресурсов, а с замедлением, причем это замедление часто тем больше, чем больше объем производства. Это приводит к вогнутости так называемых производственных функций, выражающих зави симость объема выпускаемой продукции от израсходованных ресурсов. Наоборот, при фиксированном объеме производства дальнейшее снижение производственных затрат и стоимости единицы продукции по сравнению с достигнутым уровнем так же происходит с замедлением, что приводит к выпуклости целевых функций, описывающих стоимостные характеристики производства.
Ясно, что любую вогнутую целевую функцию, изменив знак, можно сделать выпуклой. Задачи оптимизации, в которых не обходимо найти наименьшее значение выпуклой целевой функ ции, рассматриваемой на выпуклом множестве, относят к за дачам выпуклого программирования. Частными случаями таких задач являются задачи квадратичного и линейного про граммирования. Задачи геометрического программирования при некоторых дополнительных условиях также являются за дачами выпуклого программирования.
Если множество допустимых решений оказывается конеч ным множеством, то мы имеем задачу дискретного про граммирования, а если к тому же координаты этих точек — целые числа, то — задачу целочисленного программи рования. Такие задачи (в том числе для линейной целевой функции) рассмотрены в [XX].
Вопросы и задачи
1 .1 . Решите задачи, рассмотренные в примерах 1.1 и 1.2, как путем построения функции Лагранжа, так и исключением из целевой функции одного из параметров оптимизации.
1 .2 . Получите (1.3) из необходимого условия экстремума функции (1 .2).
1.3.Найдите решение задач, рассмотренных в примерах 1.6
и1.7, как путем построения функции Лагранжа, так и исключе нием из целевой функции одного из параметров оптимизации.
1.4.Классифицируйте рассмотренные в 1 .2 -1 .4 задачи, отнеся каждую из них к тому или иному (или нескольким сразу) классу задач оптимизации и к одному или нескольким вариантам формулировок, рассмотренных в 1.5.
1.5.Найдите максимальное и минимальное значения функ ции T](h/H) (1.1) при h/H Е [0,1] и сравните результат с полу ченным в примере 1.3.
1 .6. Используя необходимые и достаточные условия экстре мума функции одного переменного, убедитесь, что функция /(а), рассмотренная в примере 1.4, достигает максимума в точ ке а* = 3.
1.7.Решите задачу оптимального проектирования бака го рючего, аналогичную рассмотренной в примере 1 .6, но при заданной площади S расходуемого листового материала мак симизируйте объем бака.
1.8.Как из прямоугольной листовой заготовки с отношени ем сторон 1 : 2 вырезать круговой сектор, из которого можно было бы изготовить коническую воронку наибольшего объема?
1.9.Покажите, что геометрический момент инерции ква дратного сечения относительно любой оси, лежащей в плоско сти квадрата со стороной Д\ / 2 и проходящей через его центр, постоянен и равен J = i?4/ 3 (см. пример 1.7).